Involvement of the miR156/SPL module in flooding response in Medicago sativa
Notice bibliographique
Résumé
The highly conserved plant microRNA, miR156, affects plant development, metabolite composition, and stress response. Our previous research revealed the role of miR156 in abiotic stress response in Medicago sativa exerted by downregulating SQUAMOSA-PROMOTER BINDING PROTEIN-LIKE transcription factors. Here we investigated the involvement and possible mechanism of action of the miR156/SPL module in flooding tolerance in alfalfa. For that, we used miR156 overexpressing, SPL13RNAi, flood-tolerant (AAC-Trueman) and -sensitive (AC-Caribou) alfalfa cultivars exposed to flooding. We also used Arabidopsis ABA insensitive (abi1-2, abi5-8) mutants and transgenic lines with either overexpressed (KIN10-OX1, KIN10-OX2) or silenced (KIN10RNAi-1, KIN10RNAi-2) catalytic subunit of SnRK1 to investigate a possible role of ABA and SnRK1 in regulating miR156 expression under flooding. Physiological analysis, hormone profiling and global transcriptome changes revealed a role for miR156/SPL module in flooding tolerance. We also identified nine novel alfalfa SPLs (SPL1, SPL1a, SPL2a, SPL7, SPL7a, SPL8, SPL13a, SPL14, SPL16) responsive to flooding. Our results also showed a possible ABA-dependent SnRK1 upregulation to enhance miR156 expression, resulting in downregulation of SPL4, SPL7a, SPL8, SPL9, SPL13, and SPL13a. We conclude that these effects induce flooding adaptive responses in alfalfa and modulate stress physiology by affecting the transcriptome, ABA metabolites and secondary metabolism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».